Harnessing innate anti-tumour immunity using a <i>Klebsiella</i>-derived therapeutic to reduce tumour burden and improve outcomes in mouse models of lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tumour regression and increased survival has been associated with certain acute microbial infections. Immune dysfunction contributes to the development and progression of lung cancer, and therapies that re-constitute anti-tumor immune responses provide an important means to effectively treat malignancies and improve health outcomes. We hypothesized that stimulating the innate immune system with bacterial-derived immunomodulators could induce protective anti-cancer immune responses. A Klebsiella-derived drug product, QBKPN (Qu Biologics), was used to specifically stimulate the innate immune niche in the lungs in established mouse models of lung cancer. Repeated subcutaneous administration with QBKPN significantly reduced lung tumor burden and increased survival. The protective action of QBKPN required prior exposure to Klebsiella through either environmental exposure or lung infection. However, this QBKPN-mediated anti-tumour response was independent of adaptive immunity, as the protective effect remained in RAG2-knockout mice. QBKPN intervention was characterized by a rapid, acute-like systemic immune response, including increased circulatory inflammatory cytokines and innate immune cells, leading to recruitment of immune effector cells into the lung tissue, including macrophages and natural killer (NK) cells. In addition to recruitment of innate immune cells, QBKPN increased markers of classically activated macrophages and increased production of NK cell effector molecules. Together, these data suggest that QBKPN, a Klebsiella-derived immunomodulator, causes activation and recruitment of macrophages and NK cells into the lungs, reducing cancer tumour burden and improving survival outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».